Roboty jak szczury laboratoryjne

Chodzi o zastępowanie żywych obiektów badań, robotami wyposażonymi w sztuczną inteligencję (AI). Badania naukowe z zakresu biologii czy fizyki już dawno przekroczyły Rubikon, o którym dziś chcę nieco opowiedzieć. Dla psychologów zajmujących się rozwojem, percepcją, zachowaniami to nowa ziemia, nieznany ląd. Chodzi o zastępowanie żywych obiektów badań, popularnie zwanych królikami doświadczalnymi, robotami wyposażonymi w sztuczną inteligencję (AI). Czy chodzi tylko o to, by nie korzystać ze zwierząt laboratoryjnych, by unikać związanych z tym problemów etycznych? Niekoniecznie. Zagadnienie ma wymiar filozoficznego pytania o przyszłość nowoczesności, w tym nauki. Jeśli wyobrażamy sobie przeciętne laboratorium neuropsychologiczne za sto lat, to kto tam biega po labiryncie lub w karuzeli? Mysz? Jak doniosła właśnie reporterka magazynu „Science” Kelly Servick, w Waszyngtonie dobiegła końca konferencja Amerykańskiego Towarzystwa Psychologicznego pod tytułem: „Technologia, Umysł i Społeczeństwo”. Spotkali się psycholodzy, specjaliści od umysłu, sposobów, w jaki on poznaje siebie i otoczenie, rozwija się i buduje relacje oraz specjaliści od programowania i informatyki. Jak bardzo nie wydawałoby się nam to przedziwne, specjaliści z tych odległych dziedzin mogą ze sobą rozmawiać i mają doprawdy o czym. Na przykład w maju tego roku, o czym donosiłam w artykule Sztuczna inteligencja została wyposażona w intuicję, AI do analizy obrazów, typu głębokiej sieci neuronowej, skonstruowana przez niemieckich informatyków, zaczęła „wyczuwać intuicyjnie” wartości liczbowe. Liczba stała się w jej elektronicznym „umyśle” wartością, a ta abstraktem, który daje się „wyobrazić” jako obraz, a ująć jako cecha, taka sama jak kolor czy wielkość. Nie jest to jeszcze intuicja emocjonalna, ale to niebanalne i zadziwiające. Maszyna bowiem nauczyła się tego sama, nikt jej tego nie wprogramował. Nazwa „sieć neuronowa” pochodzi stąd, że działa podobnie jak nasz mózg, gdzie częściej używane szlaki nerwowe ulegają wzmocnieniu, a używane rzadko – osłabieniu. Natomiast w lipcu tego roku, o czym pisałam na tych łamach w tekście Sztuczna inteligencja przewiduje, co byśmy poczuli, gdyby… grupa badawcza z Uniwersytetu Stanu Colorado w Boulder i Duke University w Durham, pod kierunkiem Tora D. Wadera, opracowała splotową sieć neuronalną „EmoNet”. Temu zdolnemu się uczyć programowi komputerowemu najpierw zrobiono sesję treningową, uczącą maszynę, jak ludzie reagują emocjonalnie na obrazy. Po czym pokazano tysiące zdjęć. AI miała kategoryzować – ustalać, co widząc dany obraz poczuje człowiek. Maszyna okazała się niemal bezbłędna i bardzo wybiórcza. Wyodrębniła 11 podstawowych kategorii emocji.Już we wrześniu ubiegłego roku miała natomiast miejsce w Filadelfii (USA) konferencja dotycząca zagadnień obliczeniowych w neurobiologii kognitywnej (badającej poznanie). Tamże wielu neurobiologów miało wyrażać nadzieje, że algorytmy napędzające AI mogą dać wgląd w działanie naszych mózgów. Udało się nawet skonstruować matematyczno-statystyczne narzędzia do porównywania danych uzyskanych z eksperymentów z zakresu poznania i zachowań, przeprowadzonych na „żywych mózgach” ludzkich i zwierzęcych, z odczytami z modeli obliczeniowych będących w istocie głębokimi sieciami neuronowymi. Takie porównania mogą zaowocować hipotezami na temat tego, jak ludzie przetwarzają obrazy i dźwięki, rozumieją język lub nawigują w przestrzeni. W swojej najnowszej relacji Kelly Servick przepytała uczestników konferencji w Waszyngtonie – Elana Barenholtza i Williama Hahna z Florida Atlantic University w Boca Raton o ich najświeższy pomysł na wykorzystanie AI w badaniach psychologicznych. Ci bowiem naukowcy zaprezentowali na konferencji podejście „robo-psychologiczne”. Otóż ich niewielki robot-łazik wyposażony w kamerę pozwalającą na odbiór obrazów z otoczenia, a zarządzany przez komputer zaprogramowany, by działać jako głęboka sieć neuronowa, ma za zadanie wykonać klasyczne eksperymenty psychologii behawioralnej. Oczywiście po pewnych przeróbkach. #wieszwiecej Polub nas Czym się zatem różni wg Barenholtza i Hahna modelowanie pracy mózgu w AI na komputerze, a modelowanie jej dzięki robotowi, który działa w oparciu o AI? AI w komputerze nie chodzi, nie widzi, nie musi ominąć przeszkody, nie upadnie, jeśli jej nie ominie. Uczy się na błędach, które my w nią wprowadzimy celowo, lub które zauważymy. Nie uczy się na błędach, do których dojdzie, gdy robot spotka przeszkodę. My też nie uczymy się głownie w ten sposób, że rodzice nas programują werbalnie: rób to, nie rób tamtego! Uczymy się więcej, szybciej i lepiej na zasadzie: „jak się nie wywrócisz, to się nie nauczysz”. Na czym polega taki klasyczny eksperyment psychologiczny przerobiony na eksperyment „z udziałem robota”? Co zamiast szczura czy gołębia w klatce, który najpierw dokona jej eksploracji, by się przekonać, gdzie prąd kopie w łapki (tam nie idź!), a gdzie naciśnięcie guziczka powoduje wysyp karmy (tam idź!)? Robot-łazik jest umieszczany w klatce z rozmaitymi kolorami ścian. Dostaje „nagrodę” (mówi się mu, że dobrze zrobił, i to wystarczy!) za zwrócenie się ku właściwemu kierunkowi/kolorowi. Nie mówi się a priori robotowi, jaki kierunek jest właściwy. Ma to sam rozpoznawać w trakcie eksploracji, niczym ten gołąb w klatce 100 lat temu, dzięki „wzmocnieniu” – karze lub nagrodzie. A że to współczesna psychologia, karą jest brak nagrody. Taka zabawa w „ciepło-zimno” z robotem musi być przednia, ale jeśli robot zacznie reagować w tym teście jak laboratoryjna mysz, będzie ją mógł tu zastąpić. Oczywiście w tym celu trzeba będzie nico zoptymalizować i zróżnicować system nagród. Wg uczonych z Florida Atlantic University taki robot mógłby nawet pomóc określić, jaka nagroda jest dla nas najbardziej w takich razach stymulująca. My mamy swoje poziomy serotoniny i endorfin i cały „układ nagrody” w mózgu, gdzie też rodzą się uzależnienia, gdy podziała dopamina. To się może dać wymodelować na znacznie prostszym systemie. Na razie robot, kręcąc się wokół własnej osi, stanął „twarzą” do ściany o właściwym kolorze, ucząc się na własnych błędach dzięki pochwałom swych twórców. Było to trudne, długotrwałe, ale dał radę. Teraz czas, by zaczął się realnie przemieszczać po klatce czy labiryncie, by napotykał przeszkody i reagował w ich pokonywaniu na system nagród. To znacznie bardziej złożone zadanie, ale my w takich razach posługujemy się głównie wskazówkami wzrokowymi, zatem powinno być dla tej maszyny wykonalne. A potem… Oczywiście każdy, kto oglądał „2001: Odyseję kosmiczną” i żył w roku 2001 wie, że popularne przewidywania co do przyszłości jakoś rzadko się sprawdzają. Zamiast latać regularnie w kosmos i go podbijać, daliśmy obliczeniową moc wszystkich misji Apollo razem wziętych nastolatce czy nastolatkowi ze smartfonem i kontem na Instagramie. A oni na ogół nie wiedzą, co to w swej istocie prąd elektryczny, albo – z jakiego materiału zbudowany jest Księżyc. Robotyka, choć weszła do medycyny w postaci np. robotów przeprowadzających operacje chirurgiczne, czy AI diagnozujących obrazy histopatologiczne w onkologii, też jakoś bardziej jest widoczna przy wejściach do azjatyckich supermarketów, gdzie swym metalicznym głosem zaprasza klientów do wejścia i wskazuje na promocje. Postęp naukowy się nieco strywializował w swych najpowszechniejszych aplikacjach. A jednak nie da się wykluczyć, że twórcy AI i jednoczenie psycholodzy zdołają pytać z sukcesem maszyny o źródła naszych decyzji i meandry naszego umysłu. A to są zagadnienia zupełnie nietrywialnie i za sto lat nadal będą aktualne.